基于稀疏非负最小二乘编码的高光谱遥感数据分类方法

发布时间：2017-06-25 08:01

  本文关键词：基于稀疏非负最小二乘编码的高光谱遥感数据分类方法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为了提高高光谱遥感影像的分类精度,提出了一种基于稀疏非负最小二乘编码的高光谱数据分类方法。采用非负最小二乘方法,将待测样本表示为训练样本的线性组合,并将得到的系数作为待测样本的特征向量,通过最小误差方法对待测样本进行分类。提出的方法在AVIRIS Indian Pines和萨利纳斯山谷高光谱遥感数据集上进行分类实验,并和主成分分析(PCA)、支持向量机(SVM)和基于稀疏表示分类器(SRC)方法进行比较,在2个数据集上本文方法的总体识别精度分别达到85.31%和99.56%,Kappa系数分别为0.816 3和0.986 7。实验结果表明本文方法的总体识别精度和Kappa系数都优于另外3种方法,是一种较好的高光谱遥感数据分类方法。
【作者单位】： 西北师范大学计算机科学与工程学院;西北师范大学物理与电子工程学院;
【关键词】： 稀疏非负最小二乘 高光谱遥感 数据分类
【基金】：甘肃省自然科学基金项目(145RJZA183)
【分类号】：TP751
【正文快照】：

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本文编号：481307